Igor Rikaloはo9 Solutionsの社長兼COOである。
「バイブコーディング」が今年爆発的に広がった。
コンピュータサイエンティストのAndrej Karpathyは、その本質を簡潔に表現した：平易な言葉で望むものを説明し、AIにコードの大部分を生成させ、会話形式で改良していく。この概念はスタートアップだけでなく、大企業も積極的に取り入れている。経営者たちはエンジニアリングチーム全体でAI生成コードの急速な増加を報告しており、「プロンプトからプロダクトへ」がいかに急速に標準になりつつあるかを示している。
企業が「バイブ」だけで運営される段階には達していないものの、エージェント型AIを活用する企業はますます増えている。2025年5月のPwC調査によると、上級ビジネスエグゼクティブの79%が、すでに自社のビジネスにエージェント型AIを導入していると回答している。
エージェント型AIを組み込むことが理にかなう重要な領域の一つが、収益、サービスレベル、運転資本、持続可能性、ブランドなど、さまざまな機能にわたる統合ビジネスプランニング（IBP）の実践だ。これは「バイブ」プランニングのようなもので、プランニングチームがリアルタイムデータとAI自動化されたIBPループを活用し、市場の感覚をつかみながらガバナンスを伴ったデータに基づく意思決定を行うことができる。
バイブプランニングは3つの要素を融合している：
1. バイブを感知する（弱いシグナル）：ソーシャルメディアの会話、短期的な需要の変動、店舗レベルのPOS（販売時点情報管理）データなどが含まれる。
2. 構造化されたプランニング：需要、供給、財務、調達、その他のビジネス機能全体で意思決定を行うために、一連の数値が使用される。
3. ガードレールを備えたエージェント型実行：AIがシナリオを提案し、ポリシーが行動を制約し、人間がサービスレベル契約（SLA）を明確な決定とともに承認する。
バイブプランニング・ループの5段階
1. 感知
AI対応のプランニングプラットフォームが、複数の時間軸にわたるシグナル（POS、注文、マーケティングカレンダー、ソーシャルメディア、天候など）を製品、場所、顧客、サプライヤーのナレッジグラフに取り込む。この段階では、AIエージェントが継続的に異常（ヒューストンでの12パック商品の急増やASEAN地域での包装リードタイムリスクなど）を検出する。
2. 仮説立案
AIエージェントが需要仮説（例えば、バニラクッキーから限定版SKUへの10%のシフト）、潜在的な供給の動き（代替生産ラインと週末の残業など）、財務への影響（粗利益）を提案する。各仮説は、根拠と期待されるKPI（重要業績評価指標）の向上またはリスクを参照する。
3. シミュレーション
AIエージェントは、制約のある供給と制約のない供給、プロモーションとベースライン、カーボンを考慮した配送ルートと最速配送など、潜在的なシナリオを示すことができる。また、サービス、在庫、EBIT（金利・税引前利益）全体の感応度も考慮する。
4. 意思決定
プランナーとステークホルダーは、設定された前提条件、信頼度、トレードオフ、KPIの変化、ポリシーチェック（生産能力の上限、最低安全在庫、持続可能性の閾値など）を概説した意思決定概要を確認できる。この文書は、誰が何を承認するかを設定し、市場が動いている間に選択肢が古くならないよう決定の時間枠を決定する。
5. 行動と学習
承認されたシナリオは、供給、割り当て、価格設定、展開にわたって実行可能な計画となる。AIエージェントは期待値に対する結果を監視し、事前情報を更新し、監査とポストゲーム学習のための決定ログに書き込む。
この構造により、プランナーが主導するIBPは中核機能として維持されるが、AIエージェントはシナリオ作成を加速することでプロセスを強化できる。その結果、プランニングチームはIBPの規律を犠牲にすることなく、創造的なスピードを加速することができる。
バイブプランニングが従来のIBPと異なる点
バイブプランニングと従来のIBP実践には、いくつかの違いがある。バイブプランニングでは、財務、商業、サプライチェーン、持続可能性のチームが、コミットする前に同じ影響曲線（サービス対在庫対排出量対利益など）を確認できるため、サイロ化されたトレードオフの可能性が減少する。
また、バイブプランニングは調整段階を月次のサイクルからリアルタイムのループに移行させる。IBPは部門横断的なチーム間で単一の情報源であり続けるが、シグナルの変化に応じてシナリオが継続的に更新されるため、調整フェーズは決して止まらない。
バイブプランニングは個別のスプレッドシートでの手動計画を排除し、代わりに数字だけでなく根拠を引用する説明可能なエージェントによるシナリオ説明を提供する。その結果、意思決定のための各推奨事項には「なぜこれが、なぜ今なのか？」というコンテキストが含まれ、プランナーはより速いペースでより良い決定を下すことができる。ビジネスの変化のスピードに対応するために、企業は現在のプロセスにこれらの戦術の一部を取り入れることを検討するとよいだろう。
バイブプランニングをIBPプロセスに組み込むための主要な実践
AIエージェントをプランニングプロセスに組み込む準備ができている組織のために、以下のような実践を念頭に置くとよい：
• バイブシグナルライブラリを定義する。6〜10の高価値フィードから始める。これにはPOS、返品、プロモーションカレンダー、気象警報、サプライヤーの到着予定時刻、競合他社の価格監視などの関連シグナルを含めることができる。
• 早い段階でポリシーを成文化する。AIエージェントをプランニングプロセスに導入する前に、必要なパラメータを提供するルールを作成する。これには、生産能力、最小注文量（MOQ）/最小注文価値（MOV）、サービス階層の優先順位、炭素排出量の制限、資金制約などが含まれる。
• SLAを伴う決定タイプを確立する。考慮すべきSLAには、「プロモーション効果の再計画」、「在庫切れ時の割り当て変更」、「包装リードタイムショック」、「地域の気象混乱」などがある。承認者、タイムクロック、エスカレーションパスを割り当てる。
• エージェントにポリシーと承認なしに「ライブ」を変更させない。ソフトウェア業界は苦い経験から学んだ；企業はプランニングにおいて同じ過ちを避けるべきだ。
• 説明可能性を譲れない条件とする。すべてのエージェントの推奨事項には、根拠、制約、信頼度を伴わせる必要がある。
• 決定ログを活用する。すべての重要な判断や決定には、必要なコンテキスト、前提条件、潜在的なシナリオの差異、承認、実現された結果を記録する必要がある。この情報が組織の記憶（および監査証跡）となる。
• 狭く始めて、速く拡大する。1つのカテゴリ、1つのチャネル、または1つの市場でこのプロセスを試験的に実施する。サイクルタイムとKPIの向上を証明した後、追加のカテゴリ、チャネル、市場に水平展開する。
• 従業員にその技術を訓練する。AIコーディングが依然としてコードを真に理解するエンジニアに報いるように、AIプランニングは需要/供給/財務のメカニズムを理解するチームに報いる。この仕事は実際に—そして認知的に負担が大きいため—従業員に必要なスキルを身につけさせる。
エージェント型AIを通じたバイブプランニングは、ビジネス全体に定量的な価値をもたらすことができる。エージェントは弱いシグナルを感知し、それらを決定に変換し、トレードオフをシミュレーションし、決定SLAを実施して承認が変動性に対応できるようにする。共有された真実、ポリシー、説明責任によって企業を保護しながら、エージェント時代の創造性と勢いを維持することができる。
計画はしっかりと保ちながら、バイブを流れさせよう。それが現代の経営者が勝利する方法だ。
